Riportiamo qui i principali risultati emersi nel corso del convegno di presentazione della ricerca condotta dall’Osservatorio del Politecnico di Milano su Big Data Analytics e Business Intelligence, dal titolo “Big Data: un mercato in cerca d’autore”.
La ricerca del 2014 ha coinvolto un panel di 155 Responsabili IT e Responsabili Marketing di Grandi Imprese e PMI, con l’obiettivo di monitorare lo stato di diffusione di soluzioni di Big Data Analytics e Business Intelligence in Italia, per comprenderne i benefici e le barriere all’adozione, discutere casi di successo ed esplorare il ruolo determinante che le start-up stanno svolgendo in questo settore.
Neodata, con Tommaso Giola, COO e co-fondatore, ha partecipato al panel “L’ecosistema start-up”, raccontando il percorso che ci ha permesso, partendo ormai oltre dieci anni fa dal data mining applicato alle tecnologie di ad serving, di essere oggi uno dei punti di riferimento in Italia per le soluzioni di Big Data analysis, audience analysis e Audience management paltform per publishers e brands.
Crescita degli investimenti in soluzioni di Performance Management & Basic Analytics
I risultati della ricerca segnalano una crescita degli investimenti in soluzioni di Performance Management & Basic Analytics, presenti nel 78% del campione di riferimento, e di Advanced Analytics (35%): a fronte di budget ICT rimasti sostanzialmente invariati rispetto al 2013, la spesa in soluzioni di Big Data Analytics è cresciuta del 25%.
Dalla ricerca emerge che la funzione Marketing risulta essere la principale fruitrice di soluzioni di Big Data Analytics nell’87% dei casi, ed anche gli investimenti previsti in Marketing Analytics, che oggi si stimano intorno al 2% del budget Marketing in Italia, sono destinati a raggiungere il 4,7%, riducendo il divario che ci separa oggi dai paesi leader nell’analisi di Big Data, come gli Stati Uniti.
Le principali applicazioni di Big Data Analysis sono l’acquisizione di nuovi clienti (65% del campione) e la gestione più efficiente della relazione con i clienti già acquisiti (85% del campione).
I dati utilizzati sono prevalentemente strutturati e provengono in larga misura dal CRM tradizionale (dati anagrafici e d’acquisto), dal CRM collaborativo (canali d’acquisto e di relazione con l’azienda e dati di geo-localizzazione) e in minor misura ma con prospettive di crescita da search data, mobile, social. In particolare, le iniziative di Social Analytics sono cresciute del doppio rispetto al 2013, e si concentrano sull’analisi della reputazione aziendale, sulla percezione dei consumatori sui prodotti e sull’individuazione di influencers.
Adozione di strumenti di analisi dei Big Data: una priorità ma ancora tante barriere
È fuor di dubbio che l’adozione di strumenti di analisi dei Big Data sia una priorità riconosciuta soprattutto dalle grandi marche, e che la tecnologia oggi offra la possibilità di accedere a enormi quantità di dati in tempo reale e di renderli utilizzabili per attività specifiche che vanno dalla profilazione dei target all’erogazione di contenuti personalizzati, che aumentano significativamente l’efficacia dei processi di conversione. Perché dunque la diffusione di sistemi di Analytics è più lenta nel nostro Paese? La ricerca evidenzia barriere di natura culturale, organizzativa e gestionale, e la mancanza di figure professionali adeguate a gestire progetti Big Data a livello interfunzionale, che siano in grado di prevedere e pianificare gli investimenti, di organizzare in maniera strutturata la conoscenza dei clienti all’interno dell’azienda e di renderla fruibile alle funzioni interessate per applicazioni pratiche e misurabili.
Nascono oggi nuove figure professionali, come il Chief Data Officer e il Data Scientist, che riuniscono in un unico ruolo competenze manageriali / organizzative, scientifiche e statistiche, di marketing e di business. Sono figure per le quali la domanda è superiore all’offerta: solo negli Stati Uniti si stima che nel 2015 si creeranno oltre 400 mila posti di lavoro per Data Scientist, a fronte di un’offerta di sole 140 mila figure professionali formate.
Stanno nascendo poi numerose start-up locali e internazionali operanti nell’ambito delle tecnologie di Big Data Analysis, che offrono applicazioni di analisi di dati strutturati e destrutturati, interni ed esterni, adattabili a business diversi o specializzate per verticali. Si conta che dal 2012 ad oggi le start-up nel mondo abbiano ricevuto finanziamenti per 7,6 milioni di dollari. Progettano e commercializzano sistemi di analisi semantica, machine learning, video e eye tracking, geo targeting, customer analytics, social e web analytics, ecc.
Ma oltre a dotarsi di strumenti tecnologici di analisi del dato, le aziende, come ben evidenzia la ricerca dell’Osservatorio, hanno la necessità di integrare la cultura dell’analisi in azienda e di poter applicare le consumer insights acquisite a processi e strumenti operativi quotidiani. La scarsezza di figure professionali opportunamente formate apre la strada alle aziende specializzate in tecnologia che sappiano anche fornire servizi di consulenza, con l’obiettivo di definire i requisiti della piattaforma tecnologica, ma anche di sfruttare la conoscenza dei clienti così costruita rendendo visibili, fruibili e “vivi” i dati acquisiti.
In questo modo la piattaforma esce dal presidio dell’ICT, che è la funzione aziendale tecnicamente più preparata per addentrarsi nell’architettura delle soluzioni di Big Data analysis e scegliere gli strumenti più efficaci di cui l’azienda deve dotarsi, ma anche la meno coinvolta nell’utilizzo strategico e tattico dei dati.
Nelle aziende che più efficacemente hanno integrato la cultura del dato nei processi di marketing e di relazione con i clienti la piattaforma diventa presidio, strumento e interesse di più funzioni che, co-operando tra loro, garantiscono la qualità del dato (ICT), la comprensione del dato (analisi e BI), l’integrazione nei processi decisionali (management), l’applicazione del dato alle attività di contatto con il cliente e l’allocazione efficiente delle risorse destinate alla comunicazione (marketing).
A noi piace aiutare i nostri clienti a definire requisiti tecnici e piani di sviluppo della piattaforma di Big Data Analysis favorendo il dialogo con le funzioni aziendali che dei dati faranno uso, raffinando la progettazione sulla base dei risultati di brevi test pilota, che rappresentano il primo passo concreto verso la comprensione e l’utilizzo dei dati e danno la possibilità di personalizzare la piattaforma facendo un passo alla volta, in base alle priorità dell’azienda e ai processi già in essere.
La difficoltà principale è quasi sempre quella dell’integrazione di fonti di dati molteplici e disomogenee e della normalizzazione dei dati, che già sono presenti in azienda ma che è impossibile “incrociare” per trarne indicazioni utili a tutta la filiera che definisce, crea e gestisce l’esperienza del cliente finale con il brand.
Riteniamo che il nostro ruolo non sia solo quello di vendere una soluzione tecnologica, ma di supplire laddove necessario alla mancanza di figure professionali dedicate, come il Data Scientist, per esempio, mettendo a disposizione dieci anni di esperienza nel data mining e nel mercato dell’editoria digitale e della pubblicità online.
Siamo convinti che questo sia un momento storico importante: nasce un nuovo modo di interagire con i consumatori. Il marketing si rinnova, apprendendo nuovi linguaggi, creando nuovi strumenti e paradigmi di comunicazione che erano impensabili sino a pochi anni fa. Non possiamo pretendere di inventare e reinventarci d’improvviso, senza dover ridisegnare processi interni e abitudini e senza darci il tempo di far prendere forma, attraverso l’esperienza, ai nuovi ruoli professionali che si stanno delineando. È nostro compito utilizzare la nostra conoscenza per supportare il cambiamento, accompagnando le aziende nella scelta dell’universo di tecnologie digitali che oggi hanno a disposizione perché, con il loro lavoro, ridefiniscano gli orizzonti del marketing di domani.
